高并发下的挑战：技术主管如何在秒杀系统崩溃时重构架构

Java技术面试：高并发秒杀系统设计

面试场景对话

面试官：（神情严肃，翻看简历）我看您简历上写了有秒杀系统的开发经验，能详细说说您是如何处理高并发请求的吗？

小兰：（紧张地搓手）哦！秒杀系统啊！那个简单！就是...呃...把所有请求放到一个大桶里，然后用一个for循环快速处理，越快越好嘛！我们上次秒杀，服务器CPU温度都能煎鸡蛋了，特别热闹！

面试官：（皱眉）好的...那您能解释一下在高并发环境下，如何避免库存超卖的问题？

小兰：超卖？那不就是多卖几件吗？反正客户开心就好！我们一般就是数据库里放个数字，卖一件减一，很简单的啊！偶尔会有点小bug，卖出去的比库存多那么亿点点...不过老板说没关系，大不了给客户道个歉嘛！（尴尬地笑）

面试官：（深呼吸）关于秒杀系统的缓存设计，您有什么经验可以分享？

小兰：缓存？那个我知道！就是Redis嘛！我们公司买了超级多的Redis服务器，我把所有数据都放进去了！什么用户信息、商品详情、甚至连日志都放进去了！反正Redis是万能的，越多越好！有一次系统卡住了，我就把Redis重启了，简单粗暴！（得意地笑）

面试官：（放下笔，面无表情）最后一个问题，您如何看待ZGC在高并发秒杀系统中的应用？

小兰：ZGC？这是什么新型饮料吗？听起来很酷！可能是...Zero Garbage Cola？我们系统用的垃圾回收器叫啥来着...反正就是默认那个！管它叫什么呢，反正Java自己会处理垃圾，我们只要写代码就好了！（充满自信）

面试官：（合上文件夹）好的，今天的面试就到这里。我们会通过邮件通知您结果，谢谢。

技术解析

高并发秒杀系统的正确处理方式

1. 请求处理：

   • 不是简单的"for循环"，而是需要使用异步处理、消息队列（如Kafka、RabbitMQ）削峰填谷
   • 前端增加防重复提交机制，后端实现请求合并和过滤
   • 采用分布式限流策略（令牌桶、漏桶算法）控制QPS

2. 库存超卖问题：

   • 实现基于Redis的分布式锁（Redisson）
   • 使用数据库乐观锁（版本号机制）或悲观锁
   • 预扣减库存+异步确认的设计模式
   • 库存分段锁定，减小锁粒度提高并发性

3. 缓存设计：

   • 多级缓存架构：本地缓存（Caffeine）+ 分布式缓存（Redis）
   • 热点数据预加载，避免缓存穿透和雪崩
   • 合理的缓存失效策略和更新策略
   • 缓存数据与DB数据一致性保障机制

4. ZGC在高并发中的应用：

   • ZGC (Z Garbage Collector) 是JDK 11引入的低延迟垃圾收集器
   • 能够在数TB的堆内存下将STW(Stop-The-World)时间控制在10ms以内
   • 适用于对延迟敏感的高并发应用，能有效避免GC引起的服务抖动
   • 配合合理的JVM参数调优，可显著提升系统稳定性

秒杀系统架构优化要点

1. 前端优化：

   • CDN加速静态资源
   • 页面静态化
   • 客户端限流和防重

2. 后端架构：

   • 微服务化，核心服务独立部署
   • 读写分离，多级缓存
   • 异步处理，事务最终一致性

3. 数据库优化：

   • 分库分表
   • 索引优化
   • 避免行锁表锁争用

4. 监控和熔断：

   • 全链路监控
   • 服务熔断和降级策略
   • 容量规划和预案

高并发秒杀系统是Java企业级应用中的典型挑战，需要综合运用分布式系统设计、缓存、队列、锁等多种技术，同时考虑系统的可用性、一致性和性能之间的平衡。